人工智能产业如何实现"质"的有效提升和"量"的快速增长？
（易欢）当前，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正以前所未有的速度深度融入经济社会各领域全方面，深刻改变着人类生产生活方式，成为加快推进新型工业化、发展新质生产力、壮大新发展动能的关键支撑。在不久前举办的“2025中国互联网大会-人工智能技术创新和融合应用大会”上，中国互联网协会专家咨询委员会常务副主任、工业和信息化部原总工程师赵志国表示，全行业深入贯彻落实党中央、国务院决策部署，锚定高质量发展目标，统筹推进人工智能技术创新、产业培育和融合应用，推动我国人工智能产业发展取得阶段性突破，已经形成“基础夯实、技术跃升、应用广泛、生态初成”的良好态势。
夯实筑牢，有力支撑人工智能发展。信息通信业加速构建智能化数字信息基础设施，推动网络、算力资源面向AI需求精准匹配、弹性供给，形成"云网边端"深度协同的一体化支撑能力。智算中心建设有序推进，规模与布局不断优化，与通用算力、超算能力实现错位发展优势互补，为大模型训练、推理应用提供多层次算力保障，截止到今年3月份，我们在用标准基架到1043万架，智能算力的规模达到了748EFLOPS，5G、千兆光网等网络基础设施持续演进，尤其是时延，城市之间1毫秒，跨城市实现5毫秒，跨国家跨地区的枢纽节点之间20毫秒算力资源传送的速度或传送的时间，有力支撑了东数西算，算力资源或者算力调度很好地实现有序推进。此外，边缘节点的算力显著增强，为人工智能实时响应、泛在部署提供坚实基础，推动AI服务从“可用”迈向“好用、易用”。
技术创新全面突破，核心能力整体跃升。赵志国指出，聚焦关键核心技术攻关，推动人工智能基础理论、算法框架、软硬件产品创新突破，截至2025年4月，我国人工智能专利申请量达157.6万件，占全球38.58% 。大模型技术跨越发展，从单一模态向多模态融合演进，自然语言处理、计算机视觉等领域应用能力不断增强；深度学习框架、智能芯片等基础软硬件取得积极进展，自主创新体系逐步完善；开源生态加速培育，一批具有影响力的开源项目和社区涌现，带动产业链上下游协同创新。目前，我国已有433款大模型完成备案并上线提供服务，累计培育了400余家人工智能领域国家级专精特新的“小巨人”企业 。
融合应用广泛拓展，千行百业“智”变蝶新。在赵志国看来：“人工智能与实体经济的融合从“试点探索”迈向或者正在走向“规模化应用”，在工业、医疗、教育、交通等领域，算力应用项目超过1.3万个。工业领域，AI质检、智能排产全面嵌入生产流程，助力制造业提质、降本、增效；医疗领域，AI辅助诊断、远程分级诊疗等应用延伸服务半径，促进优质医疗资源下沉；智慧城市领域，AI驱动的交通大脑、能源大脑与城市大脑协同联动，让城市治理更精准高效；面向个人用户，智能终端、个性化服务持续普及，提升生活便捷度与普惠性，真正实现AI的无处不在。”
产业生态日益壮大，协同发展格局加速构建。“产学研用金”多方协同的生态体系持续完善，一批领军企业带动中小企业共同发展，形成覆盖核心算法、高端芯片、系统平台、解决方案的完整产业方阵。国家人工智能开放创新平台、产业园等作用凸显，为创新主体提供研发、转化、孵化等全周期支持。标准体系建设稳步推进，在技术规范、安全治理等方面形成一批国家标准和行业标准，为产业健康发展提供指引。国际交流合作不断深化，积极参与全球人工智能治理，推动技术、产品、服务的国际互认与共享，实现互利共赢。目前，我国已累计制定40余项AI行业关键标准和10余项国际标准，推动产业生态持续优化。
尽管如此，赵志国也着重强调，当前，人工智能正处于技术迭代加速期、产业爆发临界点和融合应用深化期，既迎来了大模型通用化、多模态融合等新机遇，也面临核心技术瓶颈、数据安全风险等新挑战。他认为，站在新的历史起点，全行业要坚持“创新引领、应用牵引、生态协同、安全可控”的原则，建议重点抓好四方面工作，推动人工智能产业实现"质"的有效提升和"量"的快速增长。
一是坚持创新引领，突破产业发展瓶颈。加快关键核心技术攻关，聚焦高端芯片、智能传感器、大模型算法等关键领域，健全”揭榜挂帅+赛马”等有效机制，支持领军企业联合高校、科研院所组建创新联合体，力争在存算一体芯片、低功耗推理框架等方向实现突破。推动技术原型向产业化产品转化，打造”场景+验证+量产”闭环，让核心技术以最短时间从实验室走向生产线，走向市场。
二是纵深推进“人工智能+”应用，释放产业发展动能。面向工业、农业、服务业三大场景，打造一批融合应用标杆。工业领域，以“AI+工业互联网”标杆示范为牵引，推动高端装备、新材料等关键领域智能化升级，推动模型在研发、生产、供应链管理等各环节广泛应用，建设柔性高效的智能工厂；农业领域，加快大模型在农业育种、种植、养殖及农机等领域应用，实现精准作业与智能监测，提升农业生产效率，助力乡村振兴；服务业领域，支持发展AI客服、虚拟助手、智能投顾等新模式，培育智能原生服务新业态。同步，探索面向中小企业推出“AI赋能包”，提供低成本、轻量化、可复制推广的解决方案。
三是构建良好生态，夯实产业发展根基。做强开源枢纽，培育一批具有国际影响力的AI开源社区和项目，鼓励企业开放数据集和模型参数，形成“开源共享、协同创新”的生态格局。立好标准之尺，加快大模型评测、数据标注等关键标准制定，推动建立覆盖全生命周期的人工智能产品认证制度。畅通资本活水，引导社会资本加大人工智能产业投入，支持优质企业上市融资，培育一批具有国际竞争力的产业集群。面向中小企业设立“AI专项资金”，对中小企业采购AI设备、云服务等给予大力支持，降低使用门槛。同时，依托产教融合基地，培养跨界跨学科高素质复合型人才，为产业发展提供强大的智力支撑。
四是筑牢安全防线，保障产业发展底线。提升整体安全能力，推动模型算法、数据、系统等内生安全能力建设，强化人工智能应用安全，打造内外兼治的人工智能安全能力。筑牢数据安全底线，落实数据分类分级管理要求，规范数据采集、模型训练、服务提供等关键环节，推动AI训练数据合规使用；构建人工智能安全监测平台，对大模型输出内容、算法偏见等进行动态监测，防范技术滥用风险。深化全球治理合作，积极参与全球人工智能治理，推动建立多边协调机制，共商共建共享“安全可控、互信互利”的国际发展环境。
来源：飞象网
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